# colab에서 실행
!pip install folium

Collecting folium
  Downloading folium-0.12.1-py2.py3-none-any.whl (94 kB)
Requirement already satisfied: jinja2>=2.9 in c:\users\kbjoo\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (2.11.3)
Requirement already satisfied: requests in c:\users\kbjoo\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (2.25.1)
Requirement already satisfied: numpy in c:\users\kbjoo\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (1.20.1)
Collecting branca>=0.3.0
  Downloading branca-0.4.2-py3-none-any.whl (24 kB)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in c:\users\kbjoo\anaconda3\lib\site-packages (from jinja2>=2.9->folium) (1.1.1)
Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in c:\users\kbjoo\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (2.10)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\kbjoo\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (2020.12.5)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in c:\users\kbjoo\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (1.26.4)
Requirement already satisfied: chardet<5,>=3.0.2 in c:\users\kbjoo\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (4.0.0)
Installing collected packages: branca, folium
Successfully installed branca-0.4.2 folium-0.12.1

import folium

loc = folium.Map(location=[37.546817, 126.911411])
loc

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loc = folium.Map(location=[37.546817, 126.911411], zoom_start=17)
loc

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# 롯데 월드 타워 37.512706500791, 127.10257850098388
loc = folium.Map(location=[37.512706500791, 127.10257850098388], zoom_start=15)
loc

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2-3 (추가) 아이콘 찍어보기

folium.Marker([37.512706500791, 127.10257850098388]).add_to(loc)
loc

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# map 저장하기
loc.save('lotte_world_tower.html')

지도의 위치찍기(Marker)

loc = folium.Map(location=[37.546817, 126.911411], zoom_start=17)

folium.Marker([37.546817, 126.911411]).add_to(loc) # 양화진 마커
folium.Marker([37.54735133265634, 126.91585875577475]).add_to(loc) # 성산중학교 마커

loc.save('hapjung.html')

loc

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2-4 실습 - 3군데 찍어보기 - 댓글 3군데 위치명과 위도, 경도

# 할리스 37.5484384866216, 126.91329957076081

loc = folium.Map(location=[37.546817, 126.911411], zoom_start=17)

folium.Marker([37.546817, 126.911411]).add_to(loc) # 양화진 마커
folium.Marker([37.54735133265634, 126.91585875577475]).add_to(loc) # 성산중학교 마커
folium.Marker([37.5484384866216, 126.91329957076081]).add_to(loc) # 할리스

loc.save('hapjung.html')

loc

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2-4 (추가) 3군데 중앙위치로 보기

# 3군데 중앙 위치 : 37.54725250519376, 126.9136703088256
loc = folium.Map(location = [37.54725250519376, 126.9136703088256], zoom_start=17)

folium.Marker([37.546817, 126.911411]).add_to(loc) # 양화진 마커
folium.Marker([37.54735133265634, 126.91585875577475]).add_to(loc) # 성산중학교 마커
folium.Marker([37.5484384866216, 126.91329957076081]).add_to(loc) # 할리스

loc.save('hapjung.html')

loc

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2-4 (추가) 주석달기 - 댓글 코드 공유

# 3군데 중앙 위치 : 37.54725250519376, 126.9136703088256
loc = folium.Map(location = [37.54725250519376, 126.9136703088256], zoom_start=17)

folium.Marker([37.546817, 126.911411], popup="양화진").add_to(loc) # 양화진 마커
folium.Marker([37.54735133265634, 126.91585875577475], popup="성산중학교").add_to(loc) # 성산중학교 마커
folium.Marker([37.5484384866216, 126.91329957076081], popup="할리스").add_to(loc) # 할리스

loc.save('hapjung.html')

loc

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2-5 실습확인

# 3군데 중앙 위치 : 37.54725250519376, 126.9136703088256
loc = folium.Map(location = [37.54725250519376, 126.9136703088256], zoom_start=17)

folium.Marker([37.546817, 126.911411], popup="양화진", icon=folium.Icon(color="orange", icon='info-sign')).add_to(loc) # 양화진 마커
folium.Marker([37.54735133265634, 126.91585875577475], popup="성산중학교", icon=folium.Icon(color="green")).add_to(loc) # 성산중학교 마커
folium.Marker([37.5484384866216, 126.91329957076081], popup="할리스", icon=folium.Icon(color="black")).add_to(loc) # 할리스

loc.save('hapjung.html')

loc

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3-2 나의 맛집 리스트 5군데, html 저장- 댓글 (코드)

# 맛집 5군데 위도, 경도
# 1. 영동족발 : 37.48473289758024, 127.03799397322723
# 2. 양재 KFC : 37.48433236493403, 127.03517720809431
# 3. 양재 버거킹 : 37.4841979968814, 127.03377488460991
# 4. 양재 산들해 : 37.48301334017373, 127.03501116926418
# 5. 디오디아 : 37.48253921004342, 127.03555871159138

# 화면 중앙 지정
m = folium.Map(location=[37.483961224952466, 127.0366585566519], zoom_start=17)

# 마커
folium.Marker([37.48473289758024, 127.03799397322723], tooltip="영동족발", icon=folium.Icon(color="orange")).add_to(m) # 1. 영동족발
folium.Marker([37.48433236493403, 127.03517720809431], tooltip="KFC", icon=folium.Icon(color="red")).add_to(m) # 2. 양재 KFC
folium.Marker([37.4841979968814, 127.03377488460991], tooltip="버거킹", icon=folium.Icon(color="black")).add_to(m) # 3. 양재 버거킹
folium.Marker([37.48301334017373, 127.03501116926418], tooltip="산들해", icon=folium.Icon(color="green")).add_to(m) # 4. 양재 산들해
folium.Marker([37.48253921004342, 127.03555871159138], tooltip="디오디아", icon=folium.Icon(color="blue")).add_to(m) # 5. 디오디아

# html 파일로 저장
m.save("yangjae.html")

m

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3-3 내가 자주 가는 곳 또는 기억에 남는 장소 5군데 - 댓글(코드)

# 추억의 장소 5군데 위도, 경도
# 1. 봉은사 : 37.514919963182656, 127.05722678908606
# 2. 코엑스 : 37.51140596617055, 127.05955018937573
# 3. 개포 고등학교 : 37.48513366202933, 127.05946771900054
# 4. 대청역 마루공원 : 37.496159908868705, 127.08066625390431
# 5. 개포 1단지 아파트 : 37.48063828556736, 127.05821704896938

# 화면 중앙 지정
m2 = folium.Map(location=[37.49893869126749, 127.06777430427968], zoom_start=14)

# 마커
folium.Marker([37.514919963182656, 127.05722678908606], tooltip="봉은사", icon=folium.Icon(color="orange")).add_to(m2) # 1. 봉은사
folium.Marker([37.51140596617055, 127.05955018937573], tooltip="코엑스", icon=folium.Icon(color="red")).add_to(m2) # 2. 코엑스
folium.Marker([37.48513366202933, 127.05946771900054], tooltip="개포고등학교", icon=folium.Icon(color="black")).add_to(m2) # 3. 개포 고등학교
folium.Marker([37.496159908868705, 127.08066625390431], tooltip="마루공원", icon=folium.Icon(color="green")).add_to(m2) # 4. 대청역 마루공원
folium.Marker([37.48063828556736, 127.05821704896938], tooltip="개포 1단지 아파트", icon=folium.Icon(color="blue")).add_to(m2) # 5. 개포 1단지 아파트

# html 파일로 저장
m2.save("at_highschool.html")

m2

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import pandas as pd

dat = pd.read_csv("seoul_public_toilet.csv", engine="python", encoding="EUCKR")
dat

	POI ID	대명칭	중명칭	소명칭	중앙좌표X1	중앙좌표Y1	WSG84X좌표	WSG84Y좌표	등록일자	수정일자
0	102423	우성스포츠센터	민간개방화장실	NaN	192026.077328	443662.903901	126.909832	37.492386	20100712	20100712
1	102424	프레곤빌딩	민간개방화장실	NaN	191560.448911	442968.699196	126.904575	37.486127	20100712	20100712
2	102425	하림빌딩	민간개방화장실	NaN	201472.042745	443869.796509	127.016646	37.494283	20100712	20100712
3	102426	크레신타워	민간개방화장실	NaN	201633.540441	446523.716576	127.018478	37.518195	20100712	20100712
4	102483	한주실업빌딩	민간개방화장실	NaN	195045.520979	446004.024095	126.943960	37.513501	20100712	20100712
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
4933	A10008	전국모범운전자연합양천지회	민간개방화장실	NaN	188119.607000	445886.552000	126.865623	37.512379	20110506	20110506
4934	A10009	세림빌딩	민간개방화장실	NaN	187717.295000	446300.534000	126.861066	37.516104	20110506	20110506
4935	A10010	신목동주유소	민간개방화장실	NaN	188601.435000	446685.734000	126.871060	37.519586	20110506	20110506
4936	A10011	등원주유소	민간개방화장실	NaN	188913.820000	448906.293000	126.874561	37.539597	20110506	20110506
4937	A10012	신양천주유소	민간개방화장실	NaN	187929.411000	446269.665000	126.863465	37.515829	20110506	20110506

4938 rows × 10 columns

대명칭, WSG84X좌표, WSG84Y좌표 의 정보 가져오기

# 100개만 가져오기(실행 속도 때문)
dat_tmp = dat.loc[:99,["대명칭", "WSG84X좌표", "WSG84Y좌표"]]
dat_tmp

	대명칭	WSG84X좌표	WSG84Y좌표
0	우성스포츠센터	126.909832	37.492386
1	프레곤빌딩	126.904575	37.486127
2	하림빌딩	127.016646	37.494283
3	크레신타워	127.018478	37.518195
4	한주실업빌딩	126.943960	37.513501
...	...	...	...
95	은혜교회	126.854925	37.506932
96	성신고려의원	126.894133	37.466728
97	공릉동공중화장실	127.086965	37.620877
98	벽운공중화장실	127.057218	37.680326
99	동북쇼핑개방화장실	127.018747	37.620203

100 rows × 3 columns

# column명 바꾸기
dat_tmp.columns = ["name", "위도", "경도"]
dat_tmp

	name	위도	경도
0	우성스포츠센터	126.909832	37.492386
1	프레곤빌딩	126.904575	37.486127
2	하림빌딩	127.016646	37.494283
3	크레신타워	127.018478	37.518195
4	한주실업빌딩	126.943960	37.513501
...	...	...	...
95	은혜교회	126.854925	37.506932
96	성신고려의원	126.894133	37.466728
97	공릉동공중화장실	127.086965	37.620877
98	벽운공중화장실	127.057218	37.680326
99	동북쇼핑개방화장실	127.018747	37.620203

100 rows × 3 columns

### 서울시 선택
m = folium.Map(location=[37.5447, 126.9828], zoom_start = 10)
m

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dat_tmp.shape

(100, 3)

dat_tmp.head()

	name	위도	경도
0	우성스포츠센터	126.909832	37.492386
1	프레곤빌딩	126.904575	37.486127
2	하림빌딩	127.016646	37.494283
3	크레신타워	127.018478	37.518195
4	한주실업빌딩	126.943960	37.513501

des = dat_tmp['name']
dat_p1 = list(dat_tmp["경도"])
dat_p2 = list(dat_tmp["위도"])

dat_xy = list(zip(dat_p1, dat_p2))
dat_xy[0:3]

[(37.49238614627172, 126.90983237468618),
 (37.48612718078578, 126.90457509912622),
 (37.49428349959237, 127.01664600669828)]

m = folium.Map(location=[37.492386,126.909832], zoom_start=13)

for name, loc in zip(des, dat_xy):
    folium.Marker(location=loc, tooltip=name, icon=folium.Icon(color='blue', icon='info-sign')).add_to(m)

m.save("seoul_toilet_100.html")
m

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4-4 (추가) 전체 데이터 표시해보기 - 시간확인해 보기 (댓글- 시간과표시개수)

dat_tmp2 = dat.loc[:, ["대명칭", "WSG84X좌표", "WSG84Y좌표"]]
dat_tmp2

	대명칭	WSG84X좌표	WSG84Y좌표
0	우성스포츠센터	126.909832	37.492386
1	프레곤빌딩	126.904575	37.486127
2	하림빌딩	127.016646	37.494283
3	크레신타워	127.018478	37.518195
4	한주실업빌딩	126.943960	37.513501
...	...	...	...
4933	전국모범운전자연합양천지회	126.865623	37.512379
4934	세림빌딩	126.861066	37.516104
4935	신목동주유소	126.871060	37.519586
4936	등원주유소	126.874561	37.539597
4937	신양천주유소	126.863465	37.515829

4938 rows × 3 columns

dat_tmp2.columns = ["name", "경도", "위도"]
dat_tmp2.head()

	name	경도	위도
0	우성스포츠센터	126.909832	37.492386
1	프레곤빌딩	126.904575	37.486127
2	하림빌딩	127.016646	37.494283
3	크레신타워	127.018478	37.518195
4	한주실업빌딩	126.943960	37.513501

des = dat_tmp2['name']
dat_x = dat_tmp2['위도']
dat_y = dat_tmp2['경도']
dat_xy = list(zip(dat_x, dat_y))
print(len(dat_xy))
dat_xy[0:3]

4938

[(37.49238614627172, 126.90983237468618),
 (37.48612718078578, 126.90457509912622),
 (37.49428349959237, 127.01664600669828)]

import time

now = time.time()
m2 = folium.Map(location=[37.492386,126.909832], zoom_start=13)

for name, loc in zip(des, dat_xy):
    folium.Marker(location = loc, tooltip = name, icon = folium.Icon(color="orange", icon = "info-sign")).add_to(m2)

work_time = time.time() - now

m2.save("seoul_toilet_4938.html")
print( work_time )

m2

0.31740665435791016

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5-2 나만의 데이터 셋을 선택 - 댓글(링크)

# 서울시 공공자전거 대여소(2021.6) : public_bike_rent_place.csv

5-3 데이터 셋의 100개를 지도 시각화

import pandas as pd
import folium

dat = pd.read_csv("public_bike_rent_place.csv", engine = "python", encoding='cp949')
dat

	대여소\n번호	보관소(대여소)명	소재지(위치)	Unnamed: 3	Unnamed: 4	Unnamed: 5	설치\n시기	설치형태	Unnamed: 8	운영\n방식
0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LCD	QR	NaN
1	NaN	NaN	자치구	상세주소	위도	경도	NaN	NaN	NaN	NaN
2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	거치\n대수	거치\n대수	NaN
3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
4	102.0	망원역 1번출구 앞	마포구	서울특별시 마포구 월드컵로 72	37.5556488	126.9106293	2015-09-06	20	NaN	LCD
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
2466	4864.0	송파사거리	송파구	송파구 송파동 97-2	37.50205612	127.1105499	2021-04-27	NaN	6	QR
2467	4865.0	한성백제역 1번출구 뒤	송파구	송파구 방이동 45-4	37.51634216	127.115593	2021-04-28	NaN	5	QR
2468	4867.0	가락대림아파트 앞	송파구	송파구 가락동 94-9	37.5000267	127.1184311	2021-04-28	NaN	10	QR
2469	4868.0	레이크 호텔 앞	송파구	송파구 석촌동 158	37.50717163	127.1012421	2021-05-18	NaN	7	QR
2470	4869.0	잠실나들목6	송파구	잠실동 24	37.51629639	127.08461	2021-06-21	NaN	9	QR

2471 rows × 10 columns

dat.columns

Index(['대여소\n번호', '보관소(대여소)명', '소재지(위치)', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4',
       'Unnamed: 5', '설치\n시기', '설치형태', 'Unnamed: 8', '운영\n방식'],
      dtype='object')

dat_tmp = dat.loc[4:103,["보관소(대여소)명", "Unnamed: 4", "Unnamed: 5" ]]
dat_tmp.head()

	보관소(대여소)명	Unnamed: 4	Unnamed: 5
4	망원역 1번출구 앞	37.5556488	126.9106293
5	망원역 2번출구 앞	37.55495071	126.9108353
6	합정역 1번출구 앞	37.55062866	126.9149857
7	합정역 5번출구 앞	37.55000687	126.9148254
8	합정역 7번출구 앞	37.54864502	126.9128265

dat_tmp.columns = ["보관소", "위도", "경도"]
dat_tmp

	보관소	위도	경도
4	망원역 1번출구 앞	37.5556488	126.9106293
5	망원역 2번출구 앞	37.55495071	126.9108353
6	합정역 1번출구 앞	37.55062866	126.9149857
7	합정역 5번출구 앞	37.55000687	126.9148254
8	합정역 7번출구 앞	37.54864502	126.9128265
...	...	...	...
99	여의도역 4번출구 옆	37.52222824	126.9246368
100	여의도역 1번출구 옆	37.5213623	126.9234619
101	KT앞	37.52190781	126.9189529
102	금융감독원 앞	37.5230217	126.9208374
103	여의도고교 앞	37.52483749	126.934906

100 rows × 3 columns

a = dat_tmp["위도"]
list(a)[0:3]
# 각 원소가 문자열이라 숫자형으로 변환 해야 함.

['37.5556488', '37.55495071', '37.55062866']

x_list = []
for i in range(len(dat_tmp["위도"])):
    tmp = dat_tmp.iloc[i,1]
    x_list.append(float(tmp))
# x_list

y_list = []
for i in range(len(dat_tmp["경도"])):
    tmp = dat_tmp.iloc[i,2]
    y_list.append(float(tmp))
# y_list

dat_place = dat_tmp["보관소"]

dat_xy = list(zip(x_list, y_list))
print(len(dat_xy))
dat_xy[:3]

100

[(37.5556488, 126.9106293),
 (37.55495071, 126.9108353),
 (37.55062866, 126.9149857)]

m = folium.Map(location=[37.55364279403571, 126.93395213023439], zoom_start=12)

for name, loc in zip(dat_place, dat_xy):
    folium.Marker(location = loc, tooltip = name, icon = folium.Icon(color="green")).add_to(m)

m.save("seoul_public_bike_rent_map.html")

m

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5-5 앞의 과정을 반복한다.(데이터 500개)

import pandas as pd
import folium

dat = pd.read_csv("public_bike_rent_place.csv", engine = "python", encoding='cp949')
dat.shape

(2471, 10)

dat_tmp = dat.loc[4:503,["보관소(대여소)명", "Unnamed: 4", "Unnamed: 5" ]]
dat_tmp.columns = ["보관소", "위도", "경도"]

# 위도, 경도 값을 숫자로 바꾸기
# 위도
x_list = []
for i in range(len(dat_tmp["위도"])):
    tmp = dat_tmp.iloc[i,1]
    x_list.append(float(tmp))
# 경도
y_list = []
for i in range(len(dat_tmp["경도"])):
    tmp = dat_tmp.iloc[i,2]
    y_list.append(float(tmp))

dat_place = dat_tmp["보관소"]
dat_xy = list(zip(x_list, y_list))

m = folium.Map(location=[37.532608700032746, 126.97767418153272], zoom_start=12)

for name, loc in zip(dat_place, dat_xy):
    folium.Marker(location = loc, tooltip = name, icon = folium.Icon(color="green")).add_to(m)

m.save("seoul_public_bike_rent_map_500.html")

m

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